Sensitivity of methods for analyzing continuous outcome from stratified cluster randomized trials – an empirical comparison study
Notice bibliographique
Résumé
The assessment of the sensitivity of statistical methods has received little attention in cluster randomized trials (CRTs), especially for stratified CRT when the outcome of interest is continuous. We empirically examined the sensitivity of five methods for analyzing the continuous outcome from a stratified CRT - aimed to investigate the efficacy of the Classroom Communication Resource (CCR) compared to usual care to improve the peer attitude towards children who stutter among grade 7 students. Schools - the clusters, were divided into quintile based on their socio-political resources, and then stratified by quintile. The schools were then randomized to CCR and usual care groups in each stratum. The primary outcome was Stuttering Resource Outcomes Measure. Five methods, including the primary method, were used in this study to examine the effect of CCR. The individual-level methods were: (i) linear regression; (ii) mixed-effects method; (iii) GEE with exchangeable correlation structure (primary method of analysis). And the cluster-level methods were: (iv) cluster-level linear regression; and (v) meta-regression. These methods were also compared with or without adjustment for stratification. Ten schools were stratified by quintile, and then randomized to CCR (223 students) and usual care (231 students) groups. The direction of the estimated differences was same for all the methods except meta-regression. The widths of the 95% confidence intervals were narrower when adjusted for stratification. The overall conclusion from all the methods was similar but slightly differed in terms of effect estimate and widths of confidence intervals. TRIALREGISTRATION: Clinicaltrials.gov, NCT03111524. Registered on 9 March 2017.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,740 | 0,870 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».